基于近似贝叶斯因子的高维 MANOVA 随机投影方法
统计方法学
2022-09-12 v2
摘要
针对两个或多个组的高维均值向量检验问题仍是一个非常活跃的研究领域。在这些设定下，传统检验不适用，因为它们涉及秩亏组协方差矩阵的逆。在当前方法中，该问题通过简单地假设稀疏或对角协方差矩阵来考察检验得以解决，可能忽略了特征间复杂的依赖关系。本文中，我们开发了基于贝叶斯因子（BF）的检验过程，用于比较（非常）高维设定下两个或多个总体均值。考虑了两种基于贝叶斯因子的检验统计量版本，它们基于随机投影（RP）方法。RP 具有吸引力，因为它们不对数据中特征间依赖的形式作假设。最终检验统计量基于对应于多次随机投影数据复制的贝叶斯因子集成。通过一系列模拟设定对两个提出的检验统计量进行比较。最后将它们应用于一个公开可用的基因组单细胞 RNA-seq（scRNA-seq）数据集的分析。
引用
@article{arxiv.2201.01641,
title = {An approximate Bayes factor based high dimensional MANOVA using Random Projections},
author = {Roger S Zoh and Fangzheng Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.01641},
year = {2022}
}
备注
21 pages, No figures